文档介绍：螅智能控制技术及其应用螄班级:学号:姓名:羁摘要:智能控制是一门新兴学科,其发展得益于人工智能,自适应控制,最优控制,神经网络,模糊逻辑,学习理论控制以及生物控制等。智能控制思潮第一次出现于20世纪60年代初,。90年代之后,智能控制发展迅猛,在航天,军事,工业生产以及家电产品等多个领域得到广泛应用。聿关键词:智能控制模糊控制专家控制神经网络控制优化算法芅1引言薅随着智能控制技术逐步发展。控制技术首先在工业生产中得到了广泛的应用。在空间技术发展的推动下,出现了以状态空问法为主的现代控制理论,拓展了控制领域。随着信息技术的发展,许多新力一法和技术进入工程化、产品化阶段,这对自动控制技术提出了新的挑战,促进了智能理论在控制技术中的应用,以解决用传统的力一法难以解决的复杂系统的控制问题。常见的有智能机器人系统、计算机集成制造系统、复杂的工业过程控制系统、航天航空控制系统、社会经济管理系统、交通运输系统、通信网络系统、环保与能源系统等;显然。这些复杂系统具有以下特点:口控制对象存在严重的小确定性,控制模型末知或模型的结构和参数在很大的范围内变化;口控制对象具有高度的非线性特征;口控制任务要求复杂。蝿2正文膇智能控制采用人的思维具有非线性的特点进行决策与控制,可较好的解决跳跃的,非线性的问题,其与传统控制的比较:蚄1)在应用领域而,传统控制着重解决小而复杂的过程控制和大系统的控制问题;而智能控制主要解决高度非线性、小确定性和复杂系统控制问题;芅2)在理论方法上,传统控制理论通常采用定量方法进行处理,而智能控制系统大多采用符号加工的方法;传统控制通常捕获精确知识,而智能控制通常是学习积累非精确知识,例如模糊逻辑、矩阵等;传统控制通常是用数学模型来描述系统,而智能控制系统则是通过经验、规则用符号来描述系统;袀3)在性能指标方面,传统控制有严格的性能指标,智能控制没有统一的性能指标,而主要关注其目的和行为是否达到蒀智能控制技术的主要方法:智能控制技术的主要力一法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等,以及常用优化算法有:遗传算法等。莇模糊控制螁模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础,以先验知识和专家经验作为控制规则。其基本思想是用机器模拟人对系统的控制,就是在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制。在实现模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度、隶属函数的确定,以及控制规则的制定,二者缺一不可。袁与传统控制相比,模糊推理不需要精确的数学模型,其设计主要建立在相关数据与规则的基础之上,因此适于解决非线性系统的控制问题;模糊控制的鲁棒性好、自适应性强,适用于时变、时滞系统。但是模糊控制也有其自身的弊端,如设计时控制规则的拟订过于依赖经验和专家知识,因此精确度普遍不高。薈专家控制螇专家控制是将专家系统的理论技术与控制理论技术相结合,仿效专家的经验,实现对系统控制的一种智能控制。主体由知识库和推理机构组成,通过对知识的获取与组织,按某种策略适时选用恰当的规则进行推理,以实现对控制对象的控制。蒂专家控制可以灵活地选取控制率,灵活性高;可通过调整控制器的参数,适应对象特性及环境的变化,适应性好;通过专家规则,系统可以在非线性、大偏差的情况下可正常工